2026 年国产代码大模型竞争进入白热化阶段。DeepSeek V4‑Pro 与 GLM‑5.2 两款 MIT 协议开源旗舰，凭借百万级上下文，成为开发者做代码生成、Bug 修复、智能体开发的重点备选。本文从模型基础信息、基准评测、真实开发场景、API 定价、落地建议多维度实测对比，帮你结合业务选出合适的编程大模型。 一、基础信息梳理：先理清模型背景
很多开发者会混淆旧版 Coder 系列与新一代通用模型，这里先做澄清。DeepSeek 在 V3 版本之后，不再维护独立的 DeepSeek‑Coder 产品线，代码能力全部整合入主系列大模型。DeepSeek V4‑Pro 就是目前 DeepSeek 编程能力的旗舰，不再使用独立的 Coder 后缀。
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| 2026‑04‑24 预览版开源；2026‑08‑13 API 正式版（权重不变，后训练优化） | |
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| 继承 DeepSeek‑Coder V2‑Lite 积累，参考 338 种，官方未重新核验 V4 完整数量 | |
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| 全栈工程 Agent，终端操控、仓库 Bug 修复 | 前端开发表现突出，Code Arena 开源模型第一 |
二、基准测试横向对比：Terminal‑Bench 2.1 为核心参考
基准分数仅作为参考，受提示词、采样参数影响，不能完全等同于项目真实效果。部分数据来自官方 Wiki，部分来自社区公开排行榜，网传泄露预览数据不作为正式版本依据。
⚠️提示：各类榜单会存在偏向性，落地项目务必自行做业务数据集验证。
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| 正式版未公开，网传 83.7 为预览泄露数据，不具备参考效力 | | | | |
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数据来源：DeepSeek V4 Wiki（2026‑08‑13）、博客园（2026‑08‑03）、企鹅号（2026‑06‑17）。
2.1 Terminal‑Bench 2.1：工程操控能力的核心标尺
Terminal‑Bench 2.1 重点评估模型终端指令调用、工程搭建、完整项目执行能力，是目前开发者关注度很高的评测集。
DeepSeek V4‑Pro 拿到 87.9 分，榜单内仅次于 Kimi K3 的 88.3，高于 Claude Opus4.8 与 GLM‑5.2。值得注意的是定位轻量化的 V4‑Flash 得分 82.7，依旧高于 GLM‑5.2，说明 DeepSeek 整条 V4 系列在工程任务上底子很强。
如果你要做 Agent、自动执行脚本、仓库改造，Terminal‑Bench 分数有较高参考价值。
2.2 DeepSWE：代码库 Bug 修复差距直观可见
DeepSWE 是 DeepSeek 推出的真实仓库 Bug 修复评测集合。V4‑Flash 得分 54.4，GLM‑5.2 得分 46.2，差距约 8 分。
这代表在阅读海量仓库代码、定位历史 Bug、输出可运行修复补丁场景，DeepSeek V4 系列整体占优。V4‑Pro 正式版进一步提升到 62.7，大型仓库缺陷修复场景优势更明显。
2.3 Code Arena：GLM‑5.2 的强势赛道
Code Arena 依靠大量开发者盲测打分，偏向前端页面、组件开发场景。GLM‑5.2 取得开源模型第一，全球总榜第二的成绩。
DeepSeek V4 系列没有对外公开该榜单分数，无法直接对比二者前端上限。要区分评测侧重点：Terminal‑Bench 偏向全栈工程运维；Code Arena 更聚焦前端 UI 开发，两套榜单评估维度不一样，不要直接拿分数做跨场景比较。
三、真实开发场景能力对比
3.1 百万 Token 长代码库处理
两款模型均支持 1M token 上下文窗口，但底层实现思路不同。
DeepSeek V4‑Pro 原生支持 Function Calling、JSON Mode，兼容 Responses API 与 Codex CLI 接入。第三方博主实测，处理超大代码库耗时约 2 分 18 秒。
备注：该数据为第三方硬件环境实测，受 GPU 规格、并发数量影响，非官方标称指标。
可以完成大型项目架构梳理、漏洞扫描、全库重构、单元测试批量生成等全栈任务。
GLM‑5.2 依靠 IndexShare 稀疏注意力架构优化百万上下文推理，官方文档说明该方案可以将 FLOPs 降低 2.9 倍，减少超长输入的算力开销。
3.2 编程语言支持
DeepSeek 的语言覆盖数量参考历史 DeepSeek‑Coder V2‑Lite 的 338 种，包含大量工业遗留语言。V4 版本官方没有重新统计完整支持列表，仅能作为参考。GLM‑5.2 没有对外公布支持语言总量。如果你的业务用到小众老旧语言，建议做小规模测试验证。
3.3 Agent 自动规划能力
DeepSeek V4‑Pro 08‑13 正式版重点迭代 Agent 相关能力，社区评测反馈自动规划、多步骤任务执行相比预览版提升明显。
GLM‑5.2 的 Coding Plan 提供 High、Max 两档思考强度，用户可以手动调节模型思考深度，适配简单脚本和复杂工程任务。
四、API 定价对比：成本差异直接影响业务落地
DeepSeek 对外公开完整 Token 定价；GLM‑5.2 分为普通 Token 计费 API 以及 Coding Plan 订阅套餐，两套计费模式相互独立。
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| | | | Lite / Pro / Max / Team 多档订阅 |
成本简单测算：5 万 token 输入 +1 万 token 输出代码任务，V4‑Flash 约 ¥0.07，V4‑Pro 约 ¥0.21。对于高频调用，缓存命中可以极大压缩成本。
五、选型参考：不同业务场景怎么选
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全栈 Agent、终端操控、仓库批量 Bug 修复 | | Terminal‑Bench 2.1 高分，Bug 修复评测表现更强 |
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| | Code Arena 开源模型第一，前端盲测效果突出 |
| | 显存需求为社区估算，V4‑Pro 约 400GB，GLM‑5.2 Q4 量化约 376GB；随量化策略变化 |
| | 完整公开 Token 单价；GLM 同时提供订阅与按量两种模式 |
私有化显存数值为社区部署参考值，会随量化、框架版本浮动。
六、写在最后
DeepSeek V4 系列强在工程化、Agent 能力、Bug 修复与清晰透明的 API 定价，V4‑Flash 兼顾性能和成本；GLM‑5.2 的优势集中在前端开发，同时拥有 MIT 开源许可，适合私有化定制。
评测榜单只能作为筛选工具，业务场景不同，模型实际效果会发生变化。正式接入生产之前，建议拿自己真实业务代码做批量测试，再敲定最终方案。
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